基于實(shí)例的歸納學(xué)習(xí)在遺傳算法策略優(yōu)選中的應(yīng)用研究.pdf

1、遺傳算法是一種基于概率導(dǎo)向的隨機(jī)搜索算法,已被成功地應(yīng)用到多種學(xué)習(xí)任務(wù)和最優(yōu)化問題中。對于遺傳算法,策略(包括算法流程、算子及其控制參數(shù))的設(shè)計和選擇至關(guān)重要,會對算法的效率乃至收斂性產(chǎn)生較大影響。然而,策略的選擇沒有完備的標(biāo)準(zhǔn)賴以遵循,尤其要確定適合的算子和控制參數(shù)并非易事。在傳統(tǒng)的遺傳算法求解函數(shù)優(yōu)化問題中,一般都是根據(jù)理論分析和經(jīng)驗(yàn)確定解決某實(shí)際問題的最優(yōu)算子組合和參數(shù)的大致范圍,并且往往需要在實(shí)際計算中花費(fèi)大量時間經(jīng)過反復(fù)嘗試來

2、調(diào)整,對于策略的選擇具有很大的盲目性。于是,我們嘗試引入一種新的方法,通過訓(xùn)練函數(shù)的策略試算構(gòu)建實(shí)例庫,抽取函數(shù)表達(dá)式的模式,并基于實(shí)例進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)產(chǎn)生知識規(guī)則,來指導(dǎo)其他同類函數(shù)優(yōu)化策略的選擇,從而大幅降低無知識指導(dǎo)情況下反復(fù)試錯而造成計算成本消耗的幾率,使得進(jìn)化計算能夠從先驗(yàn)的同類問題的計算中“吸取”經(jīng)驗(yàn),更加智能地選擇合理的策略,以提高計算的準(zhǔn)確性和效率。本文結(jié)合歸納學(xué)習(xí)、基于范例推理、遺傳算法等相關(guān)領(lǐng)域的知識和方法,通過探求函數(shù)